站在年尾來看，奔湧的 AI 浪潮呈現出怎樣的趨勢？又給 2025 年留下了什麽樣的伏筆？
3 個視角維度，10 大年度趨勢，在量子位智庫今日重磅發布的《2024 年度 AI 十大趨勢報告》中清晰詳盡地呈現。
毫無疑問，現在的我們正處于一個深受 AI 全方位變革影響的時代。
區别于其他智庫和研究機構，量子位智庫基于量子位對人工智能領域的長期理解把握和深厚積澱，持續跟蹤領域在産學研屆的創新、洗牌、動态，結合對近百家初創公司、研究院、投資機構的深度交流，從技術、産品、行業三個維度勾勒 AI 現狀、展望未來走勢。
報告不僅深入剖析這一前沿科技如何叠代技術能力、重塑商業版圖、引領産業升級，還敏銳洞察變革趨勢，對未來路徑進行前瞻性展望。
該報告也得到了産學研領域衆多機構的支持，不僅在趨勢提名上衆智，在具體技術方面，也分享了精彩判斷和評論。這讓報告有了更廣的視角基礎，以及更深的産業生态基礎，特此鳴謝——
現在，把鏡頭聚焦 AI，年度十大趨勢，一起先睹爲快：
大模型創新：架構優化加速湧現，融合叠代大勢所趨
Scaling Law 泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼計算和數據變革
AGI 探索：視頻生成點燃世界模型，空間智能統⼀虛拟和現實
AI 應用格局：第⼀輪洗牌結束，聚焦 20 賽道 5 大場景
AI 應用競争：多領域競速運營大于技術，AI 助手兵家必争
AI 應用增長：AI+X 賦能類産品大幹快上，原生 AI 爆款難求
AI 産品趨勢：多模态上馬，Agent 席卷⼀切，高度個性化呼之欲出
AI 智變千行百業：左手變革生産力，右手重塑行業生态
AI 行業滲透率：數據基礎決定初速度，用戶需求成爲加速度
AI 創投：投融資馬太效應明顯，國家隊出手頻率提升
技術視角大模型創新：架構優化加速湧現，融合叠代大勢所趨
2017 年《Attention Is All You Need》論文發表，Transformer 架構問世，并逐漸成爲自然語言處理領域主流技術範式。但 Transformer 并非完美無缺，産學研界也一直存在一種聲音：架構領域需要新的突破，來構建強大且高效的新一代基礎大模型。
誰将革新甚至颠覆 Transformer，取而代之？
2023 年以來，大量創新大模型架構湧現，嘗試在保留 Transformer 優勢的同時解決其算力開銷太高的問題，有望在性能與效率上實現突破，對 Transformer 的絕對統治地位形成有力挑戰。
類循環神經網絡模型（以 RWKV 爲代表）
狀态空間模型（以 Mamba 爲代表）
層次化卷積模型（以 UniRepLKNet 爲代表）
多尺度保持機制模型（以 RetNet 爲代表）
液體神經網絡模型（以 LFM 爲代表）
……
多種有代表性的技術路徑，在不同程度保留 Transformer 架構優勢的基礎上，結合 RNN、CNN 等思想所做出的創新發展，這也使得大模型架構呈現出日益明顯的混合趨勢， 更多創新架構具備 " 博采衆家之長 " 的特點。
Scaling Law 泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼計算和數據變革
技術層面，另一個備受關注的重點是Scaling Law 的泛化。
第一代 Scaling Law 指引模型開發者們在參數量、數據集和計算量之間尋找模型性能的最優解，引發了大家對算力、數據等資源分配的思考。
量子位智庫觀察到，參數量與計算量的膨脹帶動我國萬卡集群以及高性能網絡的建設和發展；同時數據耗盡危機中，合理善用合成數據成爲較優選擇。
此外，OpenAI o1 無疑是今年受矚目的模型之一，在它身上體現了推理能力的大幅提升。以 o1 爲代表的新 Scaling Law，促使大模型追求更高的推理能力。
橫向對比 Apple Intelligence Foundation、Gemma 2、Llama 3.1、Qwen2 訓練方法可以看到，後訓練的比重正在不斷增加，模仿學習 + 強化學習成爲典型 AI 發展路徑範式。
AGI 探索：視頻生成點燃世界模型，空間智能統⼀虛拟和現實
2024 年，AI 技術在多元方向持續突破，視頻生成、世界模型、具身智能和空間智能等技術推動了人類對 AGI 的探索。
視頻生成方面，擴散模型在多任務中取得顯著成果，已成爲視頻⽣成的主流技術路徑。尤以DiT（Diffusion Transformer）模型最受矚目。
在世界模型領域，研究者們緻力于開發能夠模拟和理解真實世界的模型，核心在于通過學習大量數據，使模型能夠自然湧現新的行爲和決策能力。
與世界模型密不可分的還有具身智能。今年起，具身智能逐漸從概念走向落地，玩家們紛紛推出⾃⼰的⾸款⼈形機器⼈，同時開始在靈巧⼿自由度、控制精度和感知技術上發力，持續攻克技術難題。
而空間智能，則是一個與世界模型和具身智能都緊密相關的概念。空間智能指的是機器在三維空間和時間中感知、推理和⾏動的能⼒，其野望在于将空間計算操控虛拟世界的本領和具⾝智能觸達現實世界的能⼒結合起來。
産品視角 AI 應用格局：第⼀輪洗牌結束，聚焦 20 賽道 5 大場景
爲了更好地從數據維度觀察國内産品的現狀，量子位智庫選取了 400 餘款具有代表意義的産品進行研究。
從細分賽道來看，這 400 款産品可以具體劃分爲 20 個品類——AI 智能助⼿、AI 陪伴、AI 相機、AI 寫作、綜合類套件、AI 修圖、AI 視頻、AI 教育、AI ⾳樂 / ⾳效、AI 設計、AI ⽣圖、AI 搜索、AI 圖⽰、AI 總結和AI 翻譯，各賽道已分别産生代表産品進而再細分，并呈現出不同的發展特點。
其中，AI 智能助⼿是表現最突出的 AI 原⽣類産品，也是國内⼤模型⾃研⼚商技術實⼒的最直觀體現。目前來看，AI 智能助手賽道内部已經出現了明顯的梯隊劃分，豆包取得了斷層式領先。
AI 陪伴雖然廣受關注，但目前整體增長乏力，星野、貓箱等 Top 産品和 Killer APP 之間仍有相當距離。
AI 搜索則已經成爲新的業務布局重點，既包括秘塔 AI 搜索等原生 AI 搜索，也包括類似納米搜索、誇克浏覽器的 AI 加強搜索和知乎直達、小紅書達芬奇等業務 AI 搜索。
如果以具體使用場景劃分，可以分爲：重在整體效率提升的全使⽤場景、整體數據表現最優的⼯作提效、2025 年有望顯著突破的創意⽣成、面臨嚴峻合規挑戰的休閑娛樂和⽇常⽣活等。
AI 應用競争：多領域競速運營大于技術，AI 助手兵家必争
爲了更好地還原國内 AI 産品的現狀，量子位智庫從用戶規模、新增速度、用戶活躍和用戶粘性四⼤⻆度進行了數據統計。
目前，APP 端和 Web 端均尚未出現比肩互聯⽹時代現象級破圈之作的産品，且整體來看和海外同類型産品相差 5 倍以上。
在 APP 端，⽬前還沒有産品能夠拿出全維度的亮眼表現，市場缺乏誕生殺手級産品的場景。
而從單月新增來看，誇克、豆包和 Kimi 智能助手月增長可達到千萬級，10 款産品可達百萬級；DAU 方面，誇克 DAU 超過 2600 萬，豆包、Kimi、天天跳繩和文小言 DAU 超百萬；用戶粘性方面，誇克和叨叨三日留存率超過 30%。
在 Web 端，AI 智能助⼿賽道外的所有賽道都基本處于停滞狀态，AI 搜索、AI 寫作、AI ⽣圖等賽道甚⾄出現了頭部産品數據下滑、或是下滑後回升乏力的情況。
用戶規模方面，月總訪問量超千萬的共 7 款産品，包括誇克、騰訊文檔、百度文庫、Kimi 智能助手、文心一言、豆包和通義。
而在用戶活躍度上，共 3 款産品——誇克、Notion 和百度文庫的 MAU 超過千萬，19 款産品 MAU 超過百萬。僅有 14 款産品人均每月訪問超過 5 次，13 款産品平均訪問時長超過 10 分鍾。
在數據統計基礎上，「量子位智庫 AI 100」通過綜合 100 和原生 100 兩張榜單提名了國内優秀的 AI 産品。
AI 應用增長：AI+X 賦能類産品大幹快上，原生 AI 爆款難求
當前，AI 産品可被劃分爲以 AI 爲底層設計邏輯的AI 原⽣類産品、在原有互聯⽹産品上深度嵌⼊ AI 功能的AI+X 産品、基于外接 API 微創新的套殼類産品和将多個産品 / 模型 API 集中拼湊的集合站類産品。
從數據來看，由于和業務流程融合得更爲緊密、需求識别明确等原因，AI+X 類産品⽬前的整體數據表現顯著優于 AI 原生類産品，并以辦公軟件和内容平台爲重點布局領域。
對辦公軟件⽽⾔，續寫、改寫、命題寫作等不同程度的 AI 寫作功能，以及針對論⽂、⼩說等不同題材的 AI 總結功能基本成爲标配。
其中，主要業務爲提供模闆及參考内容的素材庫類産品和編輯器形态的辦公軟件表現更爲突出，代表産品爲百度⽂庫和 WPS AI。由于 AI ⽣成效果會直接影響産品的核⼼使⽤體驗，此類産品相對更強調具體功能的精準度。
而在内容平台中，AIGC ⼤多從三個⽅向共同發⼒：基于平台内容的 AI 搜索、⽤于帶動 UGC 的 AI ⽣成功能及模闆，還有⻔檻進⼀步降低的内容創作⼯具。
基于此，量子位智庫對 AI 原生類産品提出了場景融合、簡化用戶體驗、品牌信任和推廣三大建議。
AI 産品趨勢：多模态上馬，Agent 席卷⼀切，高度個性化呼之欲出
随着⼤模型對圖像和視頻信息的處理能⼒快速提升，預計 2025 年将開始出現更爲綜合性的多模态交互，AI 能夠通過物聯⽹、特定信息等多種感知通道進⾏協同。
多模态輸⼊和輸出使 AI 交互性更強、交互頻次更⾼，适⽤場景也更加豐富，AI 産品整體⽔平顯著提升。
Agent作爲融合感知、分析、決策和執⾏能⼒的智能體，能夠根據⽤戶曆史⾏爲和偏好，主動提供建議、提醒并個性化執⾏能⼒，爲⽤戶提供⾼度個性化的任務。其交互的主動性和⾃動化遠超現有工具。
從技術和配套設施兩⽅⾯發展來看，從 2025 年開始，AI Agent 即将⼴泛投⼊使⽤。量⼦位智庫認爲，AI Agent 有望帶來獨屬于 AI 2.0 時代的交互⽅式、産品形态和商業模式。
從個性化推薦到直接⽣成個性化内容，AIGC 能夠使⽤戶體驗的個性化程度有明顯提升，這将幫助産品進⼀步完善⽤戶體驗，并通過提⾼⽤戶忠誠度和遷移成本，實現差異化定價和進⼀步的服務增值，對産品的差異化競争有重⼤意義。
⽬前，基于 AIGC 的⾼度個性化已經在 AI 教育（個性化題庫及教學安排）、AI 陪伴（AI 個⼈助理及虛拟夥伴）、AI 營銷（商品個性化推薦、營銷内容個性化⽣成）領域有明顯進展。在硬件端搭載的多款 AI 智能助⼿也已開始以⾼度個性的個⼈助理作爲宣傳重點。
行業視角 AI 智變千行百業：左手變革生産力，右手重塑行業生态
過去的一年裏，量子位智庫發布多篇深度報告，持續追蹤 AI 技術在千行百業的落地情況及發展潛力。
當前，AI 在行業應用中呈現AI+和AI 原生兩大情境。
在 AI+ 情境中，AI 多以生産力工具角色出現，滲透行業各環節；在 AI 原生情境中，行業則從⼀開始就基于 AI 技術發展。
量子位智庫在《2024 年度 AI 十大趨勢報告》中分析了 AI 在智能駕駛、具身智能、智能硬件、遊戲、影視、營銷、教育、醫療8 個場景的落地效果和行業特點。
總而言之，AI 對行業的變革和滲透值得高度關注，但僅有先後早晚、程度輕重之分，而沒有有無之争。
AI 行業滲透率：數據基礎決定初速度，用戶需求成爲加速度
報告中，量子位智庫将 AI 滲透行業的關鍵歸納爲 3 類情景、9 大因素，以解碼行業發展背後不變的規律。
以下圖所示的 8 個代表行業爲例：
從 AI 行業影響力圖譜可以看出，當前階段，AI 對各行業的滲透及引發的變革，呈現出較爲清晰的三個生态位：
第一梯隊中的智能駕駛和具身智能行業對 AI 技術具有緊密需求和強伴生性，顯示出強關聯。
第二梯隊包括營銷、遊戲行業、影視行業和智能硬件。前三者通過 AI 技術實現生産降本增效、深度整合工作流；智能硬件行業有望通過 AI 技術推動行業升級。
第三梯隊涵蓋了教育和醫療基礎行業。這些行業在政策支持下積極擁抱 AI 技術，同時對安全可控性有更高要求。
總體而言，AI 技術在不同行業的滲透和變革力受到多種因素的影響，其中，行業的數據基礎和用戶需求或成關鍵因素。
AI 創投：投融資馬太效應明顯，國家隊出手頻率提升
回顧 2024 年，放眼世界，AI 仍舊是最強吸金賽道。
據統計，國内 AI 行業融資總金額增加，但事件數同比下降，反應了機構更加謹慎的理性态度；同時馬太效應越發明顯，資本更青睐熱點賽道和高成熟度賽道。
在各細分賽道中，智能駕駛獨占鳌頭，投資事件數量和金額總數遠超其他賽道，且多家企業的成功 IPO 爲市場注入了巨大信心與活力。
AI+ 教育、AI+ 遊戲、AI+ 醫療等賽道也迎來了投資總額的增長，調研統計結果顯示，機構對技術難度更高、壁壘更強、更晚達到 TPF（Technology-Product Fit）的賽道展現出更強興趣。
在政策方面，由于政府對 AI 技術本身及其在各行業落地的長期關注，尤其積極推進 AI 原生行業發展，北京、上海、武漢等城市已經出台一系列政策，吸引 AI 相關的人才聚集與企業落地。同時，國家隊的頻繁出手投資體現出政策的鼓勵與支持。
獲取完整報告
量子位智庫長期從科研、投資、創業、轉化等不同角度，長期陪伴大家一同經曆前沿科技變革的時代。
通過《2024 年度 AI 十大趨勢報告》，量子位智庫期待能夠爲構建 AI 及相關産業體系化的認知提供有力參考。
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